在Spring Boot中添加自定义analyzer和suggestion功能，需要进行以下步骤：

    添加Elasticsearch依赖：在你的pom.xml文件中添加spring-boot-starter-data-elasticsearch依赖，确保版本号为2.5.14。

    配置Elasticsearch连接：在application.properties文件中配置Elasticsearch连接信息，包括主机名、端口号等。

    创建自定义analyzer：Elasticsearch的index中定义一个自定义的analyzer。你可以在Elasticsearch的index mapping中添加以下代码片段来定义自定义analyzer：

{
  "settings": {
    "analysis": {
      "analyzer": {
        "custom_analyzer": {
          "type": "custom",
          "tokenizer": "standard",
          "filter": [
            "lowercase",
            "asciifolding"
          ]
        }
      }
    }
  }
}

这段代码定义了一个为custom_analyzer的自定义analyzer，它使用标准分词器（tokenizer），并应用了小写化（lowercase）和ASCII折叠（asciifolding）两个过滤器。

    添加自定义analyzer到Spring Data Elasticsearch：创建一个Java配置类，用于将自定义analyzer添加到Spring Data Elasticsearch。在该类中，使用@Bean注解创建一个ElasticsearchCustomConversions实例，并使用ElasticsearchConverter实例的setCustomConversions方法将其设置为自定义转换。然后，使用ElasticsearchTemplate的setSearchConfigurations方法将自定义analyzer添加到搜索配置中。下面是一个示例：

@Configuration
@EnableElasticsearch(basePackages = "com.example.repository")
public class ElasticsearchConfig extends AbstractElasticsearchConfiguration {

    @Override
    @Bean
    public ElasticsearchCustomConversions elasticsearchCustomConversions() {
        return newCustomConversions(Arrays.asList(new MyCustomConverter()));
    }

    @Override
    @Bean
    public ElasticsearchTemplate elasticsearchTemplate(Client client, ElasticsearchConverter converter) {
        ElasticsearchTemplate elasticsearchTemplate = super.elasticsearchTemplate(client, converter);
        elasticsearchTemplate.setSearchConfigurations("{\"analysis\": {\"analyzer\": {\"custom_analyzer\": {\"type\": \"custom\",\"tokenizer\": \"standard\",\"filter\": [\"lowercase\",\"asciifolding\"]}}}}");
        return elasticsearchTemplate    }
}

在这个示例中，我们创建了一个MyCustomConverter类来实现自定义的转换逻辑。你还需要替换com.example.repository为你的实际存储库包名。

    添加suggestion功能：要添加suggestion功能，你需要创建一个自定义的查询方法。在你的存储库接口中添加一个方法，并使用@Query注解来定义自定义的查询，如下所示：

public interface MyRepository extends ElasticsearchRepository<MyEntity,> {

    @Query("{\"match\": {\"field\": {\"query\": \"?0\", \"analyzer\": \"custom_analyzer\"}}}")
    List<MyEntity> suggest(String query);
}

在这个示例中，我们使用@Query注解来定义一个查询，该查询使用自定义analyzer进行匹配。

通过以上步骤，你可以在Spring Boot中添加自定义analyzer和suggestion功能。请注意，这只是一个基本示例，你可能需要根据你的具体需求进行进一步的配置和调整。